CN114119292A - 一种基于物联网与大数据的建筑管理系统 - Google Patents

一种基于物联网与大数据的建筑管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于物联网与大数据的建筑管理系统，包括：数据采集系统，数据采集系统包括多个单元，用于识别和采集不同类型设备的数据；数据处理系统，用于将所述数据采集系统采集到的数据进行解析转换处理，形成为格式统一的类型数据；数据存储系统，用于实现数据的批量存储和修改；参数提取系统，用于从所述数据存储系统中查询和提取参数，并由中央处理系统构建评价模型；评价系统，用于形成建筑管理评价报告，并根据评价结果通过控制系统进行设备修正，形成正反馈。

Description

一种基于物联网与大数据的建筑管理系统
技术领域
本发明属于建筑物管理系统技术领域，具体涉及一种基于物联网与大数据的建筑管理系统。
背景技术
不断革新的互联网平台、云平台技术及物联网技术赋予了建筑行业全新的生命，以建筑设备监控系统功能为基础的建筑智能化系统不断完善，各类信息化管理平台接踵而至。据调查，现有的建筑设备监控系统平台己经可以实现对空调系统设备、热力系统设备、给排水系统设备的监视、控制、测量、记录功能，实现对供配电系统的监视、测量、记录功能，对动力设备、照明设备进行监视、控制功能，一定程度上减少设备能源消耗，并可对设备提供防范性保养。
但是，现有的建筑设备监控系统并不完善，在体系架构、组网成本、用户体验方面仍有极大的进步空间。首先，现有的系统架构是纵向集成、条块分割的；第二，系统组网成本高，更改、扩充、变动成本高；还有比较重要的是，用户难以获取整体的监控信息。因此传统的建筑设备监控系统己将无法满足人们对建筑中机电设备的运行管理要求。在智能建筑中，机电设备运行自动化、智能化己经成为普遍需求。
本发明以在现有建筑设备监控系统的基础上，结合云端技术，赋予建筑设备监控系统更优越的数据获取方式，给予用户更加舒适的使用体验为研究目标，为日后的建筑设备运维大数据处理、分析与应用打下平台基础，提高建筑设备监控系统的通信兼容性及接口扩展能力，降低系统搭建与移植成本，降低数据获取难度与存储成本为设计导向。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于物联网与大数据的建筑管理系统，包括：数据采集系统、数据处理系统、数据存储系统、参数提取系统、中央处理系统、评价系统和控制系统；
所述数据采集系统，基于多个单元中的设备列表的变化自动识别连接到各个总线的不同类型设备，并采集所述不同类型设备的数据；
所述数据处理系统，用于将所述数据采集系统采集到的不同类型设备的数据进行一次性解析转换处理，输出为预置格式的转换数据并形成数据集，并对该数据集进行基于集群的批量分类；
所述数据存储系统，用于对所述数据处理系统处理后的数据进行存储和修改；
所述参数提取系统，用于从所述数据存储系统中存储的批量分类后的数据根据所
需参数进行查询和提取，并传输至所述中央处理系统构建评价模型；
所述中央处理系统，基于所述参数提取系统查询和提取的数据构建评价模型，评
估所述多个单元的优劣；
所述评价系统，基于所述评价模型的评价结果形成建筑管理评价报告，并通过所述控制系统对评价结果低于阈值的单元进行修正控制，形成正反馈。
进一步地，所述中央处理系统构建所述评价模型的过程为：
设所述数据采集系统包括m个单元，每个单元具有n个衡量指标，第i个单元的第j个衡量指标为
Figure 997280DEST_PATH_IMAGE001
，i=1,2，……m，j=1,2，……n，第i个单元的第j个衡量指标的权重系数记为：
Figure 852104DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 631841DEST_PATH_IMAGE003
，则第i个单元的评价函数
Figure 27050DEST_PATH_IMAGE004
通过下式进行计算:
Figure 841422DEST_PATH_IMAGE005
。
进一步地，采用熵值法确定所述权重系数
Figure 601568DEST_PATH_IMAGE002
，包括如下步骤:
1)将m个待评估的单元的n个衡量指标组成矩阵U，其中,
Figure 868601DEST_PATH_IMAGE001
表示第i个单元第j个衡量指标的值，i=1, 2 ……，m；j=1, 2 ……，n；则矩阵U为:
Figure 67502DEST_PATH_IMAGE006
；
2) 确定各衡量指标间的贴近度
Figure 163809DEST_PATH_IMAGE007
，将各衡量指标进行归一正向化，各衡量指标间的贴近度
Figure 157173DEST_PATH_IMAGE007
为:
Figure 911503DEST_PATH_IMAGE008
；
3)确定第j项衡量指标的熵值
Figure 648515DEST_PATH_IMAGE009
的大小，计算式为:
Figure 109583DEST_PATH_IMAGE010
；
4)利用各衡量指标中极大值熵
Figure 539427DEST_PATH_IMAGE011
, 对熵值
Figure 781053DEST_PATH_IMAGE009
归一化处理，则各衡量指标归一化后的熵值
Figure 56176DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 637330DEST_PATH_IMAGE013
；
5)计算第j项衡量指标的评估值数据的分散程度
Figure 972497DEST_PATH_IMAGE014
，分散程度
Figure 701418DEST_PATH_IMAGE014
取决于该衡量指标的归一化后的熵值
Figure 717916DEST_PATH_IMAGE012
与1的差，则分散程度
Figure 215893DEST_PATH_IMAGE014
为：
Figure 987540DEST_PATH_IMAGE015
；
6)根据分散程度
Figure 938179DEST_PATH_IMAGE014
确定各衡量指标的权重系数
Figure 256902DEST_PATH_IMAGE002
为：
Figure 609386DEST_PATH_IMAGE016
。
进一步地，所述数据采集系统包括：系统管理单元、区域管理单元和终端控制单元；所述系统管理单元经由系统总线与所述区域管理单元和系统设备连接，所述区域管理单元经由区域总线与所述终端控制单元和区域设备连接，所述终端控制单元经由终端总线与终端设备连接。
进一步地，所述数据处理系统包括解析转换模块和批量分类模块；
所述解析转换模块采用并行处理处理系统，实现对数据的解析和转换一次性完成；
所述批量分类模块采用基于集群的批量分类方法，利用数据搜索机制，对所述不同类型设备的数据进行批量分类。
进一步地，所述解析转换模块首先进行数据解析来获得所述数据采集系统采集到的数据的原始数据属性，通过查表来确定对来自不同硬件系统的原始数据进行数据转换所使用的转换方式，通过所述转换方式获得预置格式的转换数据。
进一步地，所述系统管理单元包括设备列表生成器，所述设备列表生成器在系统设备连接到所述系统总线时分配系统设备号，通过发送广播消息请求所有系统设备返回自动识别消息，当所述自动识别消息与所述分配的系统设备号不对应时，则证明存在新的系统设备，并为所述新的系统设备分配新的系统设备号，将所述新的系统设备号映射到系统设备列表中。
进一步地，所述区域管理单元包括设备检测器，所述设备检测器在区域设备连接到所述区域总线时分配区域设备号，通过发送广播消息请求所有区域设备返回自动识别消息，当所述自动识别消息与所述分配的区域设备号不对应时，则证明存在新的区域设备，并为所述新的区域设备分配新的区域设备号，将所述新的区域设备号映射到区域设备列表中。
进一步地，所述终端控制单元包括设备管理器，所述设备管理器在终端设备连接到所述终端总线时分配终端设备号，通过发送广播消息请求所有终端设备返回自动识别消息，当所述自动识别消息与所述分配的终端设备号不对应时，则证明存在新的终端设备，并为所述新的终端设备分配新的终端设备号，将所述新的终端设备号映射到终端设备列表中。
进一步地，所述发送广播消息为多次发送，每次发送之间具有预定的延迟。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所 需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1为本发明的建筑管理系统的整体结构示意图；
图2为本发明的数据采集系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本发明的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述建筑管理系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。
本发明的基于物联网与大数据的建筑管理系统的整体架构如图1所示，包括：数据采集系统100、数据处理系统200、数据存储系统300、参数提取系统400、中央处理系统500、评价系统600和控制系统700。
数据采集系统100，用于采集终端设备数据、区域设备数据和系统设备数据。参考图2，示出了本实施例的数据采集系统100的结构示意图。本实施例中数据采集系统100包括系统管理单元101、区域管理单元102和终端控制单元103。系统管理单元101经由系统总线110与区域管理单元102和多个系统设备连接，区域管理单元102经由区域总线120与终端控制单元103和多个区域设备连接，终端控制单元103经由终端总线130与多个终端设备连接，多个终端设备例如可以为终端传感器和终端致动器等。
数据处理系统200，用于将数据采集系统100采集到的数据进行解析转换和分类处理，形成为格式统一的分别代表不同类型的数据，不同类型的数据包括：系统管理单元101采集的系统管理数据、区域管理单元102采集的区域管理数据和终端控制单元103采集的终端控制数据等，为后续的数据集成管理提供了基础。
具体地，数据处理系统200包括解析转换模块和批量分类模块。由于终端设备、区域设备和系统设备等硬件系统是购买自不同的厂商或公司，因此这些硬件系统所使用的数据格式和协议也不尽相同。数据处理系统200从不同的硬件系统获得的原始数据必然会具有不同的数据格式。解析转换模块，则用于对数据采集系统100采集到的数据进行协议解析和转换，为数据存储系统300提供格式统一的数据集合。
本实施例中，解析转换模块采用并行处理处理系统，能够实现对数据的解析和转换一次性完成。首先进行数据解析来获得数据采集系统100采集到的数据的原始数据属性并且传送到暂存区域，进而基于该原始数据属性来掌握该数据来自何种硬件系统，例如来自上述的终端设备、区域设备和系统设备等硬件系统。进一步地通过查表来确定对来自不同硬件系统的原始数据进行数据转换所使用的转换方式，例如，将原始数据按目标字段进行聚合/分组、或者将数据从一种格式转换为另一种格式、或者对原始数据进行左/右截取等，具体地采用何种转换方式还需要根据购买自不同的厂商或公司的不同硬件系统的类型进行确定。对于同一类型的原始数据可并行地执行多个操作。只要查询过程中的步骤不是循环的，可使用无限制数量的操作来获取查询的结果。
将来自不同的硬件系统的具有各自的数据格式的原始数据通过查表所得的转换方案转换为统一的格式，以获得预置格式的转换数据。
批量分类模块采用基于集群的批量分类方法，批量分类模块被配置为接收解析转换模块输出的预置格式的转换数据并形成数据集，对该数据集利用数据搜索机制进行基于集群的批量分类方法，数据搜索机制例如可以为，关键字搜索或指令集数据搜索，基于数据搜索结果对数据集中的数据进行批量分类。
数据处理系统200的解析转换以及批量分类功能能够便于数据存储系统300提供统一的管理以及减少了参数提取系的参数提取时间，增加数据提取的准确度。
数据存储系统300，用于对数据处理系统200处理后的数据进行存储和修改，提高数据存储和集成效率。
参数提取系统400，从数据存储系统300中存储的批量分类后的数据对所需参数进行查询和提取，并传输至中央处理系统500中构建评价模型。
具体地，中央处理系统500采用如下方法构建评价模型，评价模型用于评估各个单元的优劣，各个单元不限于上述实施例中的系统管理单元101、区域管理单元102和终端控制单元103，设数据采集系统具有m个单元，每个单元具有n个衡量指标。
用
Figure 551934DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个单元的评价函数，其中，i=1,2，……m，评价第i个单元优劣的第j个衡量指标为
Figure 989869DEST_PATH_IMAGE001
，其中，j=1,2，……n，对于第i个单元来说，各衡量指标的作用地位和重要程度不尽相同，这里用权重系数来表示，权重系数标记为：
Figure 348169DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 820739DEST_PATH_IMAGE003
。
本实施例中运用熵值法确定权重系数
Figure 934188DEST_PATH_IMAGE002
，具体确定的步骤如下:
1)将m个待评估的单元的n个衡量指标值组成矩阵U，其中，
Figure 859419DEST_PATH_IMAGE001
表示第i个单元第j个衡量指标的值，其中，i=1,2……，m；j=1,2……，n；则矩阵U为:
Figure 21410DEST_PATH_IMAGE006
；
2)确定各衡量指标间的贴近度
Figure 82907DEST_PATH_IMAGE007
，由于各衡量指标中存在正向衡量指标和负向衡量指标，则需要将各衡量指标都归一正向化，归一正向化后，各衡量指标间的贴近度
Figure 367258DEST_PATH_IMAGE007
为:
Figure 717468DEST_PATH_IMAGE008
；
3)确定第j项衡量指标的熵值大小
Figure 745466DEST_PATH_IMAGE009
，计算式为:
Figure 927049DEST_PATH_IMAGE010
；
4)对熵值
Figure 116722DEST_PATH_IMAGE009
归一化处理。此处归一化利用各衡量指标中极大值熵
Figure 455693DEST_PATH_IMAGE011
,则各衡量指标归一化后的熵值为：
Figure 21803DEST_PATH_IMAGE013
；
5) 熵值越大，其不确定性越大，表明数据分散程度越严重，第j项衡量指标的评估值数据的分散程度
Figure 323472DEST_PATH_IMAGE014
取决于该衡量指标归一化后的熵值
Figure 684046DEST_PATH_IMAGE012
与1的差。
Figure 8848DEST_PATH_IMAGE015
；
6)根据分散程度
Figure 378649DEST_PATH_IMAGE014
确定各衡量指标的权重值
Figure 269245DEST_PATH_IMAGE002
,为：
Figure 3983DEST_PATH_IMAGE016
；
则，第i个单元的评价函数为:
Figure 612819DEST_PATH_IMAGE005
。
评价系统600，基于评价模型的评价函数给出的评价结果形成最终的建筑管理评价报告，并通过控制系统700对评价结果低于阈值的单元进行修正控制，从而订正建筑管理过程的问题点，形成正反馈。
本实施例的数据采集系统100还提供了促进自动的设备发现的系统架构。设备发现可以跨多个不同的通信总线（例如，系统总线、区域总线、终端总线等），并且可以跨多个不同的通信协议在数据采集系统的多个层级上发生。
在优选实施例中，使用数据采集系统活动节点表来完成设备发现，活动节点表提供连接到每个通信总线的设备的状态信息。例如，可以通过针对活动节点表的变化来监视每个通信总线的新增设备。当检测到新增设备时，数据采集系统可以在没有用户交互的情况下开始与新增设备交互，例如，发送控制信号，采集来自新增设备的数据。
数据采集系统100可以自动的发现连接到系统总线110、区域总线120和终端总线130中的任何一个的新增设备。自动的设备发现是基于连接到系统总线110、区域总线120和终端总线130的设备列表。每个设备列表可以为在特定通信总线上通信的设备提供状态信息。例如，连接到系统总线110的系统设备列表104可以指示哪些系统设备正在经由系统总线110参与信息交换。系统设备列表104可以通过MAC地址或系统设备号来表示经由系统总线110上通信的系统设备。
连接到系统总线110的系统设备列表104可以存储在系统管理单元101内，系统管理单元101可以监视系统设备列表104的值的变化，并且可以在系统设备列表104发生变化时接收通知，响应于系统设备列表104中的变化的通知，系统管理单元101可读取系统设备列表104以检测和识别连接到系统总线110的系统设备。
系统管理单元101还包括设备列表生成器107，设备列表生成器107用于生成连接到系统总线110的系统设备列表104，并将系统设备列表104存储在系统管理单元101内。
具体地，设备列表生成器107在系统设备连接到系统总线110时为该系统设备分配系统设备号。系统设备号是系统设备连接到系统管理单元的标识符。设备列表生成器107通过向连接到系统总线110的系统设备发送广播消息来检测是否存在新添加的系统设备，所述广播消息请求所有系统设备返回自动识别消息，该自动识别消息包括系统设备号和地址等。当设备列表生成器107接收到的自动识别消息与所述分配的系统设备号不对应时，则证明存在新的系统设备，并为该新的系统设备分配新的系统设备号。
在优选实施例中，为了避免丢失广播消息的可能性，设备列表生成器107向连接到系统总线110的系统设备多次发送广播消息，每次发送广播消息之间具有预定的延迟。设备列表生成器107将接收到的自动识别消息映射到系统设备列表104，并与系统设备列表104上的状态信息进行比对，若发现存在新增系统设备，则将为该新增系统设备分配的新的系统设备号存储到该新增系统设备的状态信息中。
连接到区域总线120的区域设备列表105可以存储在区域管理单元102内。区域管理单元102可以监测区域设备列表105的值的变化，并且可以在区域设备列表105的变化发生时接收通知，响应于区域设备列表105的改变的通知，区域管理单元102可以读取区域设备列表105的值以识别连接到区域总线120的区域设备。
区域管理单元102还包括设备检测器108，设备检测器108用于生成连接到区域总线120的区域设备列表105，并将区域设备列表105存储在区域管理单元102内。
具体地，设备检测器108在区域设备连接到区域总线120时为该区域设备分配区域设备号。区域设备号是区域设备连接到区域管理单元的标识符。设备检测器108通过发送广播消息来检测是否存在新添加的区域设备，所述广播消息请求所有区域设备返回自动识别消息，自动识别消息包括区域设备号和地址等。当设备检测器108接收到的自动识别消息与所述分配的区域设备号不对应时，则证明存在新的区域设备，并为该新的区域设备分配新的区域设备号。
在优选实施例中，为了避免丢失广播消息的可能性，设备检测器108向连接到区域总线120的区域设备多次发送广播消息，每次发送广播消息之间具有预定的延迟。设备检测器108将接收到的自动识别消息映射到区域设备列表105，并与区域设备列表105上的状态信息进行比对，若发现存在新增区域设备，则将为该新增区域设备分配的新的区域设备号存储到该新增区域设备的状态信息中。
连接到终端总线130的终端设备列表106可以存储在终端控制单元103内。终端控制单元103可以监测终端设备列表106的值的变化，并且可以在终端设备列表106的变化发生时接收通知，响应于终端设备列表106的改变的通知，终端控制单元103可以读取终端设备列表106以识别连接到终端总线130的终端设备。
终端控制单元103包括设备管理器109，设备管理器109用于生成连接到终端总线130的终端设备列表106，并将终端设备列表106存储在终端控制单元103内。
具体地，设备管理器109在终端设备连接到终端总线130时为该终端设备分配终端设备号。终端设备号是终端设备连接到终端控制单元的标识符。设备管理器109通过发送广播消息来检测是否存在新添加的终端设备，所述广播消息请求所有终端设备返回自动识别消息，自动识别消息包括终端设备号和地址等。当设备管理器109接收到的自动识别消息与所述分配的终端设备号不对应时，则证明存在新的终端设备，并为该新的终端设备分配新的终端设备号。
在优选实施例中，为了避免丢失广播消息的可能性，设备管理器109向连接到终端总线130的终端设备多次发送广播消息，每次发送广播消息之间具有预定的延迟。设备管理器109将接收到的自动识别消息映射到终端设备列表106，并与终端设备列表106上的状态信息进行比对，若发现存在新增终端设备，则将为该新增终端设备分配的新的终端设备号存储到该新增终端设备的状态信息中。
本发明在现有建筑设备监控系统的基础上，结合云端技术，赋予建筑设备监控系统更优越的数据获取方式，给予用户更加舒适的使用体验为研究目标，为日后的建筑设备运维大数据处理、分析与应用打下平台基础，提高建筑设备监控系统的通信兼容性及接口扩展能力，降低系统搭建与移植成本，降低数据获取难度与存储成本为设计导向。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网与大数据的建筑管理系统，其特征在于，包括：数据采集系统、数据处理系统、数据存储系统、参数提取系统、中央处理系统、评价系统和控制系统；
所述数据采集系统，基于多个单元中的设备列表的变化自动识别连接到各个总线的不同类型设备，并采集所述不同类型设备的数据；
所述数据处理系统，用于将所述数据采集系统采集到的不同类型设备的数据进行一次性解析转换处理，输出为预置格式的转换数据并形成数据集，并对该数据集进行基于集群的批量分类；
所述数据存储系统，用于对所述数据处理系统处理后的数据进行存储和修改；
所述参数提取系统，用于从所述数据存储系统中存储的批量分类后的数据根据所需参数进行查询和提取，并传输至所述中央处理系统构建评价模型；
所述中央处理系统，基于所述参数提取系统查询和提取的数据构建评价模型，评估所述多个单元的优劣；
所述评价系统，基于所述评价模型的评价结果形成建筑管理评价报告，并通过所述控制系统对评价结果低于阈值的单元进行修正控制，形成正反馈。
2.根据权利要求1所述的建筑管理系统，其特征在于，所述中央处理系统构建所述评价模型的过程为：
设所述数据采集系统包括m个单元，每个单元具有n个衡量指标，第i个单元的第j个衡量指标为
Figure 251704DEST_PATH_IMAGE001
，i=1,2，……m，j=1,2，……n，第i个单元的第j个衡量指标的权重系数记为：
Figure 262386DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 230342DEST_PATH_IMAGE003
，则第i个单元的评价函数
Figure 264157DEST_PATH_IMAGE004
通过下式进行计算:
Figure 975761DEST_PATH_IMAGE005
。
3.根据权利要求2所述的建筑管理系统，其特征在于，采用熵值法确定所述权重系数
Figure 840949DEST_PATH_IMAGE002
，包括如下步骤:
1)将m个待评估的单元的n个衡量指标组成矩阵U，其中,
Figure 917489DEST_PATH_IMAGE001
表示第i个单元第j个衡量指标的值，i=1, 2 ……，m；j=1, 2 ……，n；则矩阵U为:
Figure 500917DEST_PATH_IMAGE006
；
2) 确定各衡量指标间的贴近度
Figure 750633DEST_PATH_IMAGE007
，将各衡量指标进行归一正向化，各衡量指标间的贴近度
Figure 735906DEST_PATH_IMAGE007
为:
Figure 484813DEST_PATH_IMAGE008
；
3)确定第j项衡量指标的熵值
Figure 555537DEST_PATH_IMAGE009
的大小，计算式为:
Figure 608944DEST_PATH_IMAGE010
；
4)利用各衡量指标中极大值熵
Figure 448724DEST_PATH_IMAGE011
, 对熵值
Figure 867067DEST_PATH_IMAGE009
归一化处理，则各衡量指标归一化后的熵值
Figure 159508DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 16605DEST_PATH_IMAGE013
；
5)计算第j项衡量指标的评估值数据的分散程度
Figure 648575DEST_PATH_IMAGE014
，所述分散程度
Figure 300136DEST_PATH_IMAGE014
取决于该衡量指标的归一化后的熵值
Figure 345453DEST_PATH_IMAGE012
与1的差，则分散程度
Figure 740662DEST_PATH_IMAGE014
为：
Figure 227138DEST_PATH_IMAGE015
；
6)根据分散程度
Figure 315180DEST_PATH_IMAGE014
确定各衡量指标的权重系数
Figure 582213DEST_PATH_IMAGE002
为：
Figure 781113DEST_PATH_IMAGE016
。
4.根据权利要求1所述的建筑管理系统，其特征在于，所述数据采集系统包括：系统管理单元、区域管理单元和终端控制单元；所述系统管理单元经由系统总线与所述区域管理单元和系统设备连接，所述区域管理单元经由区域总线与所述终端控制单元和区域设备连接，所述终端控制单元经由终端总线与终端设备连接。
5.根据权利要求1所述的建筑管理系统，其特征在于，所述数据处理系统包括解析转换模块和批量分类模块；
所述解析转换模块采用并行处理处理系统，实现对数据的解析和转换一次性完成；
所述批量分类模块采用基于集群的批量分类方法，利用数据搜索机制，对所述不同类型设备的数据进行批量分类。
6.根据权利要求5所述的建筑管理系统，其特征在于，所述解析转换模块首先进行数据解析来获得所述数据采集系统采集到的数据的原始数据属性，通过查表来确定对来自不同硬件系统的原始数据进行数据转换所使用的转换方式，通过所述转换方式获得预置格式的转换数据。
7.根据权利要求4所述的建筑管理系统，其特征在于，所述系统管理单元包括设备列表生成器，所述设备列表生成器在系统设备连接到所述系统总线时分配系统设备号，通过发送广播消息请求所有系统设备返回自动识别消息，当所述自动识别消息与所述系统设备号不对应时，则证明存在新的系统设备，并为所述新的系统设备分配新的系统设备号，将所述新的系统设备号映射到系统设备列表中。
8.根据权利要求4所述的建筑管理系统，其特征在于，所述区域管理单元包括设备检测器，所述设备检测器在区域设备连接到所述区域总线时分配区域设备号，通过发送广播消息请求所有区域设备返回自动识别消息，当所述自动识别消息与所述区域设备号不对应时，则证明存在新的区域设备，并为所述新的区域设备分配新的区域设备号，将所述新的区域设备号映射到区域设备列表中。
9.根据权利要求4所述的建筑管理系统，其特征在于，所述终端控制单元包括设备管理器，所述设备管理器在终端设备连接到所述终端总线时分配终端设备号，通过发送广播消息请求所有终端设备返回自动识别消息，当所述自动识别消息与所述终端设备号不对应时，则证明存在新的终端设备，并为所述新的终端设备分配新的终端设备号，将所述新的终端设备号映射到终端设备列表中。
10.根据权利要求7或8或9所述的建筑管理系统，其特征在于，所述发送广播消息为多次发送，每次发送之间具有预定的延迟。
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